在传统供应链优化方法中,生产与配送作为其中重要环节,其优化往往独立进行,优化过程中,决策者只一味地追求自身利益最大化,从而忽视了企业整体甚至整个供应链的利润损失。随着全球化市场的推进,企业间的竞争不断加剧,越来越多的企业已然意识到站在供应链整体的角度进行决策,是增强企业自身竞争力,提高营收利润的关键。与普通食品制造商相比,易腐品制造企业的决策者面临更大挑战,由于易腐品的特性,自生产完成后,易腐品的质量随时间的推移便不断衰减,这使得产品在交付时质量大打折扣,甚至已腐烂导致无法继续销售。因此易腐品企业更应快速反应,协同调度生产及配送这两个环节,以最快的速度将产品交付至客户手中,提高运作效率,保障易腐品交付时的质量。本文考虑制造商和零售商的库存水平及车辆运力的限制,研究易腐品的生产-配送协同优化问题,主要研究内容如下:首先针对易腐品的产品特性,运用OS理论对易腐品新鲜度水平进行划分,分析产品价值随时间的变化趋势,得出易腐品的价值与商品存储时间有关,最终结合零售商总需求给出了函数关系表达式来描述易腐品变质成本。其次研究了单车辆下的易腐品生产-配送问题,考虑生产总成本、库存成本、运输成本以及易腐品的变质成本,以供应链总利润最大为目标构建模型。针对这一较为复杂的问题,运用双层优化思想,设计了改进的遗传算法进行求解。第一层采用轮盘赌与精英选择策略相结合的方法求解生产调度问题;第二层为加大子代继承父代优良基因序列的概率,添加了进化逆转操作求解车辆路径问题。结合实际情况,给出数值案例,运用matlab求解,证明模型及算法有效。最后研究了多车辆下的易腐品生产-配送问题,同样考虑了上文中提及的四项成本,以供应链总利润最大为目标构建模型,并在多车辆情况下,添加了可避免分批配送的约束条件。采用双层优化思想和改进的遗传算法,运用matlab求解,证明模型及算法有效。通过对实验结果进行比较,验证多车辆情况下,产品的运输成本及变质成本更低,供应链总利润更高。